CBS'de arazi örtüsü sınıflandırması için çeşitli yöntemler ve araçlar kullanılabilir: Sentinel-2 görüntüleri ve nesne tabanlı sınıflandırma: Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak, nesne tabanlı sınıflandırma yöntemleriyle arazi örtüsü ve kullanımı belirlenebilir. LightGBM makine öğrenme algoritması: Açık kaynak kodlu EO-Learn kütüphanesi ve LightGBM algoritması ile büyük veri setleri kullanılarak sınıflandırma yapılabilir. CORINE metodolojisi: Avrupa'da yaygın olarak kullanılan bu yöntem, arazi örtüsü sınıflandırması için 3 düzeyli bir yapı sunar: 1. düzey (1:500.000 ve daha küçük ölçekler), 2. düzey (1:100.000 ve 1:500.000 ölçekleri) ve 3. düzey (1:100.000 ölçek). Ayrıca, RASAT, Göktürk-2 ve Göktürk-1 gibi milli uydu verileri de arazi örtüsü sınıflandırmasında kullanılabilir.